人工智能在特种机器人中应用的研究探讨

  本文关键词：人工智能在特种机器人中应用的研究探讨，由笔耕文化传播整理发布。

2012年1月第40卷第2期

机床与液压

MACHINETOOL＆HYDRAULICSJan.2012Vol.40No.2

DOI：10．3969/j.issn.1001－3881.2012.02.042

人工智能在特种机器人中应用的研究探讨

1，21221

尹强，高全杰，曾艳红，陈三华，李公法

（1.武汉科技大学机械自动化学院，湖北武汉430081；2.中国航天科工集团公司九院红林厂，湖北孝感432000）

摘要：在简要介绍特种机器人能力局限性的基础上，阐述与特种机器人紧密相关的几项人工智能的研究内容，并进一步展望了人工智能在特种机器人中应用的发展趋势，为从事特种机器人智能研究工作的读者提供参考。

关键词：人工智能；特种机器人；智能控制中图分类号：TP242文献标识码：A文章编号：1001－3881（2012）2－126－4

ResearchonApplicationsofArtificialIntelligenceinSpecializedRobot

2

YINQiang1，，GAOQuanjie1，ZENGYanhong2，CHENSanhua2，LIGongfa1

（1.CollegeofMechanicalAutomation，WuhanUniversityofScienceandTechnology，WuhanHubei430081，China；

2.HonglinFactory，TheNinthResearchInstituteofChina

AerospaceScience＆IndustryCorp.，，XiaoganHubei432000，China）

Abstract：Basedonabriefintroductiontotheabilitylimitationsofspecializedrobots，severalresearchcontentsofartificialintel-ligencecloselyrelatedtospecializedrobotswereillustrated．Thedevelopmenttrendsofapplicationsofartificialintelligenceinspecial-izedrobotwerealsodiscussed．Theresearchworkprovidesreferencetothereaderswhohavebeenengagedinintelligentresearchonspecializedrobot．

Keywords：Artificialintelligence；Specializedrobot；Intelligentcontrol

特种机器人是指除工业机器人之外的、用于非制造业并服务于人类的各种先进机器人，如侦察机器人、排爆机器人、消防机器人、娱乐机器人等。特种机器人作为一种移动机器人，经过多年的发展和研究现已进入实用阶段，但目前的技术水平还难以实现全自主。特种机器人能力的局限性主要体现在以下几个方面：

（1）操作能力有限。特种机器人的机械手、夹持器等末端操作工具灵活性不够，无法像人的手那样灵巧操作，时常只能操作特定形状和大小的物品。

（2）开环控制使精确度难保证。由于当前大多数特种机器人都采用的是遥控加半自主的工作方式，都是开环控制，尽管从某种意义上说，将人的操作纳入到了“人—机器人—环境”所组成的大闭环系统中，但是人在操作过程中受主观因素影响很大，时常也会降低操作的精确度。

（3）无法进行故障诊断和修复。绝大多数特种机器人无法对非预期的故障进行诊断并修复，机器人系统经常死机，需要重启，以至于无法按原计划工作。

将人工智能技术应用于特种机器人是突破机器人

能力局限性的一种较好的方法。人工智能就是采用人工的方法模拟大脑的某些智力功能，进行一些诸如判断、推理、证明、感知、识别、理解、思考、设计、规则、学习等思维活动的能力。它是机器人领域研究的核心内容和方向。人工智能经过几十年的研究和探索，也出现了多分支和多元化，由此也产生了各种新兴和前沿学科，包括专家系统、机器学习、机器人规划、机器视觉和智能控制等。

作者在参考大量文献资料的基础上，总结了近些年国内外在相关技术领域的科研成果，对与特种机器人相关的人工智能方法及应用作了比较全面的研究。

1特种机器人的智能控制1.1机械臂的智能控制

机械手臂的智能控制方法主要有模糊高斯神经网络控制、模糊B样条神经网络控制、小波神经网络控制和CMAC神经网络控制等。国内外学者提出了基于各种神经网络的控制方法，如基于BP网络、RBF网络和CMAC网络等控制方法。于乃功等［1］针对机械手臂控制问题，研究了基于CMAC神经网络的机械手臂实时控制方法，设计了CMAC神经网络控制系统。仿真结果表明：CMAC神经网络控制系统

收稿日期：2010－11－29

作者简介：尹强（1978—），男，博士研究生，高级工程师，研究领域为机电一体化系统工程、智能设计与优化设计、机器

人。E－mail：ydqking1210@。

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